Testamos as Melhores SERP Scraper APIs

Comparamos os principais provedores SERP usando 18.000 pedidos ao vivo no Google, Bing e Yandex. Veja os 6 principais provedores que se destacam nos nossos testes de velocidade e riqueza de dados:

SERP scraper API benchmark results

Compare o tempo médio de resposta dos provedores e o número médio de campos que retornaram no nosso benchmark:

1,200 consultas foram usadas neste benchmark, incluindo um total de 200 páginas de resultados de consultas dos dois principais motores de busca: Google.com e Bing.com. As consultas foram as 100 principais pesquisas do Google nos Estados Unidos. Leia a metodologia completa.

Estabilidade das soluções de scraper SERP

Executamos 18.000 consultas neste benchmark até agora. Fazemos pedidos ao vivo a cada 15 minutos, com cache desativado, um timeout de 60s e mais de 250 consultas no Google, Bing e Yandex nos Estados Unidos.

O gráfico mostra a taxa de sucesso diária e o tempo médio de resposta (chamadas bem-sucedidas):

Preços dos 6 principais scrapers SERP

Prós e contras das melhores SERP scraper APIs

Bright Data SERP API é a ferramenta mais poderosa. Em nossos testes, ela retornou 2x mais campos de dados (mapas, coordenadas, rich snippets) do que a média do setor. É a escolha ideal se você precisa de dados profundos e estruturados, em vez de apenas títulos e URLs.

Prós:

• Profundidade de dados incomparável: Captura detalhes granulares que outros perdem.
• Escala massiva: Rede de proxy integrada lida com milhões de pedidos.
• Cobertura global: Alcança qualquer país, cidade ou coordenada.

Contras:

• Curva de aprendizado: O painel é rico em recursos e pode ser intimidante para iniciantes.

Em nosso teste, a Oxylabs provou ser o provedor mais estável. Embora não lidere em velocidade bruta (como a Zyte) ou profundidade de dados (como a Bright Data), ela entrega resultados consistentes com uma taxa de falha quase zero.

Ela alcança o equilíbrio perfeito para projetos de grande escala, onde a confiabilidade é mais crítica do que a velocidade em milissegundos.

Prós:

• Esquema unificado: Alterne a raspagem do Google para o Bing alterando um único parâmetro.
• Segmentação granular: Raspe dados SERP até cidades ou coordenadas específicas.

Contras:

• Centrado no Google: Embora cubra outros, seus recursos são fortemente otimizados para o Google.

O Decodo é a melhor alternativa de baixo custo. Em nossos testes, ele entregou desempenho próximo ao dos provedores premium (~0.4s mais lento que a Oxylabs) por uma fração do custo.

Os endpoints do motor de busca do Decodo incluem o Google Search Scraper e a API de pesquisa do Bing. A SERP API suporta análises aprofundadas do Google e do Bing (resultados, snippets e classificações). Toda a cobrança é feita no modelo pay-on-success.

Prós:

• Custo-benefício: Um dos pontos de entrada mais baratos do mercado ($29).
• Granularidade: Suporta segmentação por cidade e por coordenadas.

Contras:

• Centrado no Google: Foca fortemente no Google; outros motores são secundários.

A SerpApi é um provedor de dados SERP focado em recuperação de alta velocidade e amplo suporte a motores de busca. De acordo com nossos dados de benchmark, o serviço manteve um tempo médio de resposta consistente de aproximadamente 2ms, tornando-se o provedor mais rápido durante esse período.

Enquanto algumas ferramentas se limitam a resultados de pesquisa padrão, a SerpApi fornece dados estruturados para motores de nicho, incluindo Google Scholar, Google Flights e YouTube.

Prós:

• Velocidade medida: Registrou um tempo médio de resposta estável de ~2ms em nossos testes de desempenho mais recentes.
• Variedade de motores: Suporta extração de dados do Google (Imagens, Notícias, Shopping, Scholar, Flights), YouTube, Yahoo e Baidu.
• Amigável para desenvolvedores: Documentação e bibliotecas para Python, PHP, Ruby e Go.

Contras:

• Usar os recursos básicos é fácil, mas aproveitar ao máximo as opções avançadas e entender os diferentes resultados para cada tipo de pesquisa leva algum tempo.

Se a sua aplicação requer dados em tempo real (por exemplo, um usuário clica num botão e aguarda um resultado), a Zyte é a vencedora. Em nossos testes, ela registou um tempo de resposta mediano de menos de 1.5 segundos.

Prós:

• Velocidade: A opção mais rápida do mercado, ponto final.

Contras:

• Custo: Alcançar essa velocidade pode ser mais caro do que soluções baseadas em proxy padrão.
• Profundidade de dados: Retorna dados SERP padrão; menos granular que a Bright Data.

O Apify oferece uma plataforma onde você pode alugar "Actors" (scrapers) prontos para Google Maps, Shopping e muito mais.

Prós:

• Baixo custo de entrada: Você pode começar por apenas $5/mês.
• Comunidade: Excelentes bibliotecas de código aberto e suporte ao desenvolvedor.

Contras:

• Latência: Não recomendado para aplicações em tempo real voltadas ao usuário devido aos tempos de resposta mais lentos.

Nosso benchmark mostrou que a NetNut é mais lenta que os líderes de mercado, e o modelo de preços é estritamente voltado para usuários empresariais com orçamentos altos.

Prós:

• Rede ISP: Acessar IPs reais de ISP reduz a chance de ser sinalizado como um bot.

Contras:

• Alta barreira de entrada: Não é adequado para projetos pequenos ou desenvolvedores individuais.
• Velocidade: Tempos de resposta mais lentos em comparação com a Zyte ou a Bright Data em nossos testes.

Raspagem SERP com IA

As ferramentas de IA para SERP usam aprendizado de máquina para se ajustar a layouts em mudança em tempo real, ao contrário de sistemas mais antigos que dependem de seletores fixos. Mudar para a automação SERP oferece vários benefícios:

• As ferramentas de IA podem ler as estruturas das páginas, então seu scraper continua funcionando mesmo que o Google mova os snippets em destaque ou os blocos de anúncios.
• Além de recuperar o HTML, essas ferramentas usam LLMs para resumir resultados e explicar por que certas páginas têm classificação mais alta.
• A automação significa que você não precisa atualizar as coisas manualmente.

Metodologia do benchmark de scraper SERP

Vários provedores de páginas de resultados de motores de busca (SERP) são avaliados em relação ao Google, Bing e Yandex. O cache é desativado para garantir que cada pedido recupere resultados atuais.

Um conjunto de mais de 250 consultas únicas é usado para gerar mais de 900 URLs nos motores de busca avaliados. Cada iteração amostra aleatoriamente uma ou mais consultas desse conjunto.

Os pedidos são executados em intervalos de 15 minutos. Cada pedido está sujeito a um período de timeout de 60 segundos.

Durante cada iteração, um provedor é emparelhado com um motor de busca suportado e a URL de pesquisa ao vivo correspondente é recuperada. O benchmark é conduzido no modo único.

Uma resposta é considerada bem-sucedida se atender aos seguintes critérios:

1. A resposta retorna dados não vazios, e
2. Pelo menos um seletor CSS (Cascading Style Sheets) específico do motor está presente no HTML retornado.

Os seguintes seletores CSS são usados para validação:

• Google: .tF2Cxc, .yuRUbf, #search
• Bing: .b_algo, .b_caption, .b_title
• Yandex: .serp-item,.Organic, .content__left

As seguintes métricas são registradas:

• A taxa de sucesso diária é calculada como o número de pedidos bem-sucedidos dividido pelo número total de pedidos, multiplicado por 100, tanto por motor quanto no geral.
• O tempo médio de resposta é calculado como a média dos tempos de resposta dos pedidos bem-sucedidos.
• A frequência de timeouts e a distribuição de erros também são monitoradas durante todo o processo de avaliação.

Todos os erros encontrados durante o processo são registrados.

• Os tipos de erros registrados incluem timeouts (fixados em 60 segundos), erros de rede ou conexão, falhas de parsing ou decodificação e respostas vazias.

Os seguintes campos são registrados para cada pedido:

• query, search_engine, url, success (1/0), response_time_s, mode=single, batch_id.

Não perca os nossos benchmarks e insights baseados em dados. O botão abre o Google; selecionar a AIMultiple confirma que deseja ver a AIMultiple com mais frequência nos resultados de pesquisa do Google.

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Perguntas frequentes

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Gulbahar Karatas

Analista da Indústria

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Gülbahar é uma analista de indústria da AIMultiple focada em coleta de dados da web, aplicações de dados da web e segurança de aplicações.

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